package sort;

import java.util.Stack;

/*
    所有排序均为从小到大排序
 */
public class Sort {

    /**
     * 插入排序
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *      最好情况：数据是有序的 O(N)
     *      最坏情况：数据是逆序的 O(N^2)
     *      数据越有序，插入排序越快！！！
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array){
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if(array[j] > tmp){
                    array[j + 1] = array[j];
                }else{
                    array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     *      希尔排序是插入排序的优化
     *      跳跃式分组
     *      缩小增量 也就是组数在减少 每一组中的数据在增多
     * 时间复杂度： 因为希尔排序的时间复杂度与 gap 有关 而 gap 的值不能确定
     *           所以暂且认为时间复杂度为 O(N^1.3)——O(N^1.5)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array){
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap = gap / 2;
            shell(array,gap);
        }
    }

    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if(array[j] > tmp){
                    array[j + gap] = array[j];
                }else{
                    array[j + gap] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j + gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *          与数据是否有序无关！
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length ; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]){
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }

    /**
     * 选择排序 优化
     *
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *          与数据是否有序无关！
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSortOptimize(int[] array){
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        while(left < right){
            int minIndex = left;
            int maxIndex = right;
            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]){
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]){
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,left,minIndex);
            if(maxIndex == left){
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,right,maxIndex);
            left++;
            right--;
        }
    }

    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;

    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(N * logN)
     *      与数据是否有序无关!
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array){
        createHeap(array);
        int end = array.length - 1;
        while(end > 0){
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }
    private static void createHeap(int[] array){
        for (int parent = (array.length - 1 - 1) / 2 ; parent >= 0 ; parent--) {
            siftDown(array,parent, array.length);
        }
    }
    private static void siftDown(int[] array,int parent,int length){
        int child = 2 * parent + 1;
        while(child < length){
            if(child + 1 < length && array[child] < array[child + 1]){
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]){
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            }else{
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *      优化以后 可能会达到 O(N)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if(array[j] > array[j + 1]){
                    swap(array,j,j + 1);
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序 优化
     * 对冒泡排序进行优化 增加一个flg用来判断是否进行交换 如果没有进行交换 说明已经有序 直接break
     * 时间复杂度：O(N^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSortOptimize(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if(array[j] > array[j + 1]){
                    swap(array,j,j + 1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg){
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序
     * 递归 ：1. Hoare法   2. 挖坑法   3. 前后指针法
     * 非递归
     * 时间复杂度：
     *    最坏情况：当数据有序时 O(N^2)
     *    最好情况：O(N * logN)
     * 空间复杂度：
     *    最坏情况：O(N)
     *    最好情况：O(logN)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array){
        quick(array,0,array.length - 1);
    }

    /**
     * 快速排序 递归
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     */
    public static void quick(int[] array,int start,int end){
        if(start >= end){
            return;
        }
        int pivot = partitionHoare(array,start,end);
//        int pivot = partitionDigHole(array,start,end);
//        int pivot = partitionPointer(array,start,end);
        quick(array,start,pivot - 1);
        quick(array,pivot + 1,end);
    }

    /**
     * 快速排序 优化 (一)
     * 三数取中法
     * @param array
     */
    public static void quickSortOptimize1(int[] array){
        quick1(array,0,array.length - 1);
    }

    public static void quick1(int[] array, int start, int end) {
        if(start >= end){
            return;
        }
        int midIndex = getMiddleNum(array,start,end);
        swap(array,start,midIndex);

        int pivot = partitionDigHole(array,start,end);
        quick1(array,start,pivot - 1);
        quick1(array,pivot + 1,end);
    }

    public static int getMiddleNum(int[] array,int left,int right){
        int mid = (left + right) / 2;
        if(array[left] < right){
            if(array[mid] < array[left]){
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]){
                return right;
            }else{
                return mid;
            }
        }else{
            if(array[mid] < array[right]){
                return right;
            }else if(array[mid] > array[left]){
                return left;
            }else{
                return mid;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序 优化 (二)
     * 递归到小的子区间使用插入排序
     * @param array
     */
    public static void quickSortOptimize2(int[] array){
        quick2(array,0,array.length - 1);
    }
    public static void quick2(int[] array, int start, int end) {
        if(start >= end){
            return;
        }
        // 假设区间内有十个数字的为一个小区间 在这个小区间内直接使用插入排序
        if(end - start + 1 <= 10){
            insertSortRange(array,start,end);
            return;
        }
        int pivot = partitionPointer(array,start,end);
        quick2(array,start,pivot - 1);
        quick2(array,pivot + 1,end);
    }

    public static void insertSortRange(int[] array,int start,int end){
        for (int i = start + 1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= start; j--) {
                if(array[j] > tmp){
                    array[j + 1] = array[j];
                }else{
                    array[j + 1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    /* 快速排序 Hoare法 */
    public static int partitionHoare(int[] array,int left,int right){
        int tmp = array[left];
        int tmpLeft = left;
        while(left < right){
            while(left < right && array[right] >= tmp){
                right--;
            }
            while(left < right && array[left] <= tmp){
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,tmpLeft,left);
        return left;
    }

    /* 快速排序 挖坑法 */
    public static int partitionDigHole(int[] array,int left,int right){
        int tmp = array[left];
        while(left < right){
            while (left < right && array[right] >= tmp){
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while(left < right && array[left] <= tmp){
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }

    /* 快速排序 前后指针法 */
    public static int partitionPointer(int[] array,int left,int right){
        int pre = left;
        int cur = left + 1;
        while(cur <= right){
            if(array[cur] < array[left] && array[++pre] != array[cur]){
                swap(array,cur,pre);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,pre,left);
        return pre;
    }

    /**
     * 快速排序 非递归
     * 非递归的快速排序使用栈
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     */
    public static void quickNor(int[] array,int start,int end){
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int pivot = partitionHoare(array,start,end);
        if(pivot > start + 1){
            stack.push(start);
            stack.push(pivot - 1);
        }
        if(pivot < end - 1){
            stack.push(pivot + 1);
            stack.push(end);
        }
        while(!stack.isEmpty()){
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partitionHoare(array,start,end);
            if(pivot > start + 1){
                stack.push(start);
                stack.push(pivot - 1);
            }
            if(pivot < end - 1){
                stack.push(pivot + 1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序
     * 时间复杂度：O(N * logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeSortTmp(array,0,array.length - 1);
    }
    public static void mergeSortTmp(int[] array,int left,int right){
        if(left >= right){
            return;
        }
        int mid = (left + right) / 2;
        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array, mid + 1,right);

        // 到这里全部分解结束 开始合并
        merge(array,left,mid,right);
    }

    public static void merge(int[] array,int left,int mid,int right){
        int[] tmp = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        int s1 = left;
        int s2 = mid + 1;
        while(s1 <= mid && s2 <= right){
            if(array[s1] <= array[s2]){
                tmp[k] = array[s1];
                k++;
                s1++;
            }else{
                tmp[k] = array[s2];
                k++;
                s2++;
            }
        }
        while(s1 <= mid){
            tmp[k] = array[s1];
            k++;
            s1++;
        }
        while(s2 <= mid){
            tmp[k] = array[s2];
            k++;
            s2++;
        }
        for(int i = 0;i < k;i++){
            array[i + left] = tmp[i];
        }
    }

    /**
     * 归并排序 非递归
     * @param array
     */
    public static void mergeSortNor(int[] array){
        int gap = 1;
        while(gap < array.length){
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap * 2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                if(mid >= array.length){
                    mid = array.length - 1;
                }
                int right = mid + gap;
                if(right >= array.length){
                    right = array.length - 1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap = gap * 2;
        }
    }

    /*                             以上都是基于比较的排序                  下面是非基于比较的排序                              */
    /**
     * 计数排序：
     * 时间复杂度：O(范围 + n )
     *       范围越大  越慢
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array){
        // 1.先找出这组数据的最大值和最小值 确定计数数组大小
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal){
                minVal = array[i];
            }
            if(array[i] > maxVal){
                maxVal = array[i];
            }
        }
        int len = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[len];

        // 2.将数组中出现数字的次数 写到计数数组中
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i];
            count[index - minVal]++;
        }

        //3.将原数组进行排序
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while(count[i] != 0){
                array[index] = i + minVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }
    }
}
